研讨主题：从感知到决策——构建智能体的双核大脑
完成了数据基础的搭建后，我们来到了最核心的阶段：赋予智能体“思考”和“行动”的能力。与 0-1先生 的研讨聚焦于智能体的两个关键任务：感知（Perception） 和 行动（Action），这需要两种不同类型的AI模型协同工作。
1. 核心任务：构建海洋环境的感知模型
目标： 实时、准确地从声呐图像中识别鱼群、海底结构和障碍物。
模型选择：实时目标检测网络
由于探鱼设备需要快速响应，我们倾向于选择单阶段（One-Stage）目标检测网络，以追求速度和效率。
| 模型类型 | 优势分析 | 海洋场景的挑战 | 初步选型 |
|---|---|---|---|
| YOLO 系列 (v5/v8) | 速度极快，适合边缘设备部署；能够以高帧率处理视频流。 | 声呐图像模糊、信噪比低，YOLO的边界框在密集鱼群中可能不够精确。 | 首选。通过修改其骨干网络（Backbone）以更好地处理声呐特征。 |
| Faster R-CNN/Mask R-CNN | 定位精度高，Mask R-CNN还能实现像素级实例分割。 | 速度较慢，计算开销大，可能不适合实时控制，但可用作离线数据校验或更精细的分析。 | 备选。用于验证 YOLO 的检测结果。 |
训练策略：迁移学习与声呐定制
- 迁移学习（Transfer Learning）：我们不会从零开始训练。我们将利用在自然图像（如 ImageNet 或 COCO）上预训练的模型权重，将其迁移到我们的声呐数据集上，能大幅缩短训练时间和提升性能。
- 损失函数优化：针对声呐图像的特点，我们可能需要调整损失函数（Loss Function），例如更注重对小目标（稀疏鱼群）的检测，并平衡正负样本（鱼群/背景）的权重。
2. 核心任务：实现硬件设备的行动模型
目标： 根据感知模型提供的鱼群位置、环境风险和既定策略，自主调整探头角度、航行速度或释放诱鱼信号等硬件动作。
模型选择：深度强化学习（DRL）
这是一个典型的控制问题，强化学习（Reinforcement Learning, RL）是最佳解决方案。RL模型通过与环境的不断交互来学习最优动作策略，这完全符合我们的智能体需求。
- 状态空间（State）：感知模型输出的信息（鱼群位置、大小）、设备传感器数据（GPS、水深）。
- 动作空间（Action）：硬件设备可执行的操作集合（如：
探头上仰/下俯5°、设备加速/减速1m/s）。 - 奖励函数（Reward）：这是RL成功的关键。例如，靠近目标鱼群获得正奖励，撞到障碍物或偏离航线获得负奖励。
我们初步选定 DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 或 PPO (Proximal Policy Optimization)。
0-1先生的洞察：
DDPG 适用于连续动作空间（如探头角度调整，可以精确到小数位），非常适合硬件控制。而 PPO 具有训练稳定性高、收敛快的优点，可以作为备选。奖励函数的设计是成败的关键，它必须精准反映商业捕捞或科研探查的目标。
3. 训练环境与资源配置
为了支持这些复杂的模型训练，我们必须准备强大的计算资源和软件环境。
- 计算硬件：至少需要一块高性能 NVIDIA GPU（例如 RTX 4090 或 A100/H100 云实例），以加速深度学习模型的训练。
- 软件框架：统一使用 PyTorch 或 TensorFlow，两者都提供了成熟的DL和RL库。
- 模拟环境：在将智能体部署到实际硬件前，必须先搭建一个高保真的 海洋环境模拟器。这个模拟器可以接收RL智能体的动作，并返回模拟的声呐图像和环境状态，大幅降低实际测试的成本和风险。
阶段总结：
模型选择是技术路线图的核心，它定义了智能体的能力边界。我们不仅要确保模型能够准确识别目标，更要保证它能够做出高效、安全的控制决策。下一步，我们将根据已有的数据集开始 YOLO 模型的实验性训练，并着手设计 DDPG 的奖励函数。